大数据集群搭建（四）——Hadoop-3.1.3安装

Hadoop-3.1.3安装

1. 下载hadoop-3.1.3压缩包
2. 将文件上传到nn1节点~/pkg目录下
3. 执行以下命令，在nn1、nn2、dn1、dn2、dn3五台节点安装

#解压到/opt目录
tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /opt

#创建hadoop的软连接
cd /opt
ln -sf hadoop-3.1.3 hadoop

#配置环境变量
vim /etc/profile

#在末尾增加以下内容，然后保存
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:

#使配置生效
source /etc/profile

4. 配置高可用的HDFS和YARN
   配置hadoop-env.sh

vim /opt/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh

#添加以下内容并保存
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_241-amd64

配置hdfs-site.xml

vim /opt/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml

#在和中间，添加以下内容
 <property>
        <!--这里配置逻辑名称，可以随意写 -->
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>mycluster</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 禁用权限 -->
        <name>dfs.permissions.enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 配置namenode 的名称，多个用逗号分割  -->
        <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
        <value>nn1,nn2</value>
    </property>
    <property>
        <!-- dfs.namenode.rpc-address.[nameservice ID].[name node ID] namenode 所在服务器名称和RPC监听端口号  -->
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
        <value>nn1:8020</value>
    </property>
    <property>
        <!-- dfs.namenode.rpc-address.[nameservice ID].[name node ID] namenode 所在服务器名称和RPC监听端口号  -->
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
        <value>nn2:8020</value>
    </property>
    <property>
        <!-- dfs.namenode.http-address.[nameservice ID].[name node ID] namenode 监听的HTTP协议端口 -->
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
        <value>nn1:50070</value>
    </property>
    <property>
        <!-- dfs.namenode.http-address.[nameservice ID].[name node ID] namenode 监听的HTTP协议端口 -->
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
        <value>nn2:50070</value>
    </property>

    <property>
        <!-- namenode 共享的编辑目录， journalnode 所在服务器名称和监听的端口 -->
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
        <value>qjournal://dn1:8485;dn2:8485;dn3:8485/mycluster</value>
    </property>

    <property>
        <!-- namenode高可用代理类 -->
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>

    <property>
        <!-- 使用ssh 免密码自动登录 -->
        <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
        <value>sshfence</value>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
        <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
    </property>

    <property>
        <!-- journalnode 存储数据的地方 -->
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/opt/data/journal/node/local/data</value>
    </property>

    <property>
        <!-- 配置namenode自动切换 -->
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>

配置core-site.xml

#在和中间，添加以下内容
<property>
        <!-- 为Hadoop 客户端配置默认的高可用路径  -->
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://mycluster</value>
    </property>
    <property>
        <!-- Hadoop 数据存放的路径，namenode,datanode 数据存放路径都依赖本路径，不要使用 file:/ 开头，使用绝对路径即可
            namenode 默认存放路径 ：file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name
            datanode 默认存放路径 ：file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data
        -->
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/data/hadoop/</value>
    </property>

    <property>
        <!-- 指定zookeeper所在的节点 -->
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
        <value>dn1:2181,dn2:2181,dn3:2181</value>
    </property>

配置yarn-site.xml

 <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>

    <property>
        <!-- 配置yarn为高可用 -->
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 集群的唯一标识 -->
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>mycluster</value>
    </property>
    <property>
        <!--  ResourceManager ID -->
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 指定ResourceManager 所在的节点 -->
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
         <value>nn1</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 指定ResourceManager 所在的节点 -->
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>nn2</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 指定ResourceManager Http监听的节点 -->
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
        <value>nn1:8088</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 指定ResourceManager Http监听的节点 -->
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
        <value>nn2:8088</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 指定zookeeper所在的节点 -->
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>dn1:2181,dn2:2181,dn3:2181</value>
    </property>

	<!-- 启用节点的内容和CPU自动检测，最小内存为1G -->
    <!--<property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities</name>
        <value>true</value>
    </property>-->

配置mapred-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

将配置好的hadoop目录发送到每一个节点

cd /opt
scp -r ./hadoop nn2:`pwd`
scp -r ./hadoop dn1:`pwd`
scp -r ./hadoop dn2:`pwd`
scp -r ./hadoop dn3:`pwd`

配置datanode节点

cd /opt/hadoop/etc/hadoop
echo dn1 > workers
echo dn2 >> workers
echo dn3 >> workers

分别在nn2、dn1、dn2、dn3中配置hadoop的环境变量

5. 启动HDFS和YARN

#启动zookeeper，在dn1、dn2、dn3三个节点上启动
zkServer.sh start

#在其中一个namenode(nn1)中格式化zookeeper
hdfs zkfc -formatZK

#在每台journalnode(dn1、dn2、dn3)中启动所有的journalnode:
/opt/hadoop/bin/hdfs --daemon start journalnode

#在nn1中格式化namenode
hdfs namenode -format

#在nn1中启动namenode
hdfs --daemon start namenode

#高可用模式配置namenode,使用下列命令来同步namenode(在nn2中执行):
hdfs namenode -bootstrapStandby

#在nn1执行，启动HDFS和YARN:
start-dfs.sh
start-yarn.sh

6. 注意
   如果启动报以下错误：
   
   需要修改

#进入/opt/hadoop/sbin
cd /opt/hadoop/sbin
#在start-dfs.sh和stop-dfs.sh中添加以下内容
HDFS_DATANODE_USER=root
HDFS_DATANODE_SECURE_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_JOURNALNODE_USER=root
HDFS_ZKFC_USER=root
#在start-yarn.sh和stop-yarn.sh中添加以下内容
YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
YARN_NODEMANAGER_USER=root

7. 对所有节点进行快照